Laboratoire 4. Classification de données géographiques Partie 2 : Classification supervisée

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1 SYS866 Système d information géographique et télédétection Laboratoire 4. Classification de données géographiques Partie 2 : Classification supervisée Dans la première partie du laboratoire, nous avons procédé à la classification non supervisée de l image Landsat 7, en nous servant de données annexes (DEM, routes), d informations à priori (nombre de classes et nature de celles-ci), d indices de végétation et de divers outils fournis par le logiciel PCI. Dans cette deuxième partie, nous allons procéder à la classification supervisée de cette même image. Pour utiliser cette approche, il faut être en possession de zones (pixels) étiquetées qui vont servir d information de référence pour attribuer une classe au reste des pixels de l image. Les étapes vont être les suivantes : 1) Aller chercher les pixels dont on est «certain» de la classe d appartenance et placer un «bitmap» sur ces régions, et ce pour chaque classe. Il faut s assurer de représenter la diversité intraclasse des pixels (par exemple les arbres dans les zones d ombres). 2) Sauvegarder les «bitmaps» comme segments dans le fichier image Landsat à classifier. Tous les segments (canaux Landsat et bitmaps des classes) nécessaires à la classification supervisée doivent être dans le même fichier «.pix». 3) Lancer le module «Image Classification Supervised». C est une pré-visualisation de l image thématique finale. 4) Essayer les différents types de classification supervisée et remarquez les différences. 5) Bonus : Utilisation d un réseau de neurones et du classifieur KNN. 6) Commentez les résultats obtenus par les différents classifieurs. Analysez les résultats. Proposez des solutions pour améliorer la classification finale. 1

2 A. Création des «bitmaps» des classes. La première étape consiste à créer des «masques» pour recouvrir les zones géographiques (pixels) que vous pouvez identifier avec confiance comme appartenant à une classe. Ces masques sont du type «bitmap» dans PCI. Comme nous l avons vu dans la première partie du laboratoire, nous recherchons 7 classes dans l image étudiée. Il est par conséquent utile de créer 7 masques bitmaps différents sur des pixels représentatifs de ces 7 classes. Pour ce faire faites un clic droit sur le nom de votre «Area» et demandez «New bitmap», comme montré ci-après. Cette nouvelle couche d information doit être géoroférencée (comme d habitude) et dans la fenêtre qui apparaît par la suite, donnez-lui la même géoréférence que l image (ou que votre «Area», c est la même). Répétez 7 fois cette opération pour les 7 classes à repérer. Lorsque vous avez créé les bitmaps, il faut aller «dessiner» pour leur faire recouvrir les pixels des classes qu ils désignent. Pour ce faire, vous devez utiliser les outils de dessin tel qu illustré dans l image ci-dessous. 2

3 Le plus pratique est d utiliser la fonction «Polygon» (comme sur l image ci-dessus) pour recouvrir les pixels cibles. Il est important de s assurer que les 7 couches bitmap créées aient des couleurs différentes pour faciliter leur distinction visuelle. Pour éditer et changer la couleur d une couche bitmap, double-cliquez sur la couleur de la couche, dans l arborescence de visualisation et choisissez celle qui vous convient. Pour choisir les pixels appartenant aux différentes classes, aidez-vous des résultats obtenus avec les classifieurs non-supervisés. Prêtez attention à rendre compte au maximum de la diversité intraclasse en sélectionnant des pixels variées (végétation dans l ombre, lacs et rivières de différentes couleurs ) représentatifs de la variabilité des spectres de réflectance. Plus le nombre de pixels identifiés lors de cette phase est élevé, meilleures sont les chances d une bonne classification finale. B. Sauvegarde des bitmaps Lorsque vous avez terminé de dessiner vos polygones, vous devez sauvegarder chacune des 7 couches bitmaps dans le même fichier «columbia xxx.pix» comme nouveau «layer» (i.e. couche). Pour ce faire, faites un clic droit dans l arborescence et «Save As». La fenêtre suivante s ouvre alors. 3

4 Dans la partie «Output», Choisissez le fichier «columbia xxx.pix», le format «.pix» et donnez le nom de la classe du bitmap comme nom dans le dernier champ «Layer». Répétez cette opération pour toutes les classes. PCI requiert cette phase pour faire la classification supervisée; toutes les données doivent être regroupées dans le même fichier. C. Ouverture d une session de classification supervisée Pour ouvrir une nouvelle session de classification supervisée, faites un clic droit sur l image dans l arborescence et cliquez sur «Image Classification Supervised». Suivez la même démarche que pour la classification non-supervisée (ouverture d une nouvelle session, création de nouveaux canaux, définition des canaux d entrée, définition du canal de sortie). La seule différence est qu il faut attribuer un canal pour définir les sites d entraînement («Training channel»); choisissez un des canaux vides créé. Lorsque vous avez cliqué «Accept», il vous reste à importer les classes définies par les bitmaps. Dans l onglet «Class» de cette fenêtre, cliquez «Import Bitmap». C est à ce stade que vous allez chercher les zones d entraînement que vous avez définies par les bitmaps. Importez-les 7 classes successivement. Lorsque vous avez importé les 7 bitmaps, donnez leur nom aux classes respectives dans la case destinée à cet effet («Name»). Vous avez accès à une pré-visualisation du résultat des classifieurs par l onglet «Tools Classification Preview» comme montré ci-dessous. 4

5 Lors de cette phase de pré-visualisation, vous pouvez tester les différents classifieurs. Pour changer facilement de classifieurs, vous pouvez y accéder par l arborescence en cliquant droit sur la couche «Classification MetaLayer». D. Classification Si vous êtes satisfait de la pré-visualisation de l image thématique (résultant de l application de l algorithme de classification choisi), vous pouvez alors écrire cette image dans le canal de sortie spécifié lors de la phase précédente. Pour cela, dans l arborescence, cliquez droit sur le «Metalayer» et démarrez «Run Classification». Le panneau suivant s affiche : Dans ce panneau, vous avez alors accès aux trois classifieurs et à leurs options. Choisissez de sauvegarder les signatures (statistiques de la classification) et également de 5

6 créer une PCT («pseudocolor table»); cette dernière option vous permet, lors de l affichage de cette couche (image thématique), de retrouver la légende (nom des classes). Pour cela, il faut aller dans les options de la couche et dans l onglet «Source Image», et aller chercher la PCT que vous avez sauvegardée (dans le fichier général columbia xxx.pix). Cochez et décochez la visibilité de la couche pour rafraîchir la PCT. Testez les classifieurs et discutez des résultats obtenus. Discutez les spécificités de chacun des classifieurs. Repérez les défauts de classification de chacun des classifieurs testés et proposez des solutions. Discutez de la taille des pixels et de l ambiguïté des résultats de la classification; dans le cas de végétation éparse au milieu des roches, que doit-on donner comme classe?? Proposez une solution pour traiter ce problème («Spectral unmixing»). E. BONUS 1) Dans PCI, il est possible de faire de la classification à partir d un réseau de neurones. Pour cela, il y a trois algorithmes à utiliser successivement qui sont accessibles par la librairie d algorithmes («Algorithm librarian»); ces fonctions sont : Créer et initialiser un réseau de neurones avec la fonction NNCREAT Entraîner ce réseau avec la fonction NNTRAIN Faire la classification finale avec la fonction NNCLASS 2) Un autre classifieur (supervisé) classique et performant est le KNN. Ce classifieur est accessible également par la librairie d algorithmes. Testez ces deux classifieurs et comme précédemment, discutez des résultats obtenus. 6

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